Фреймворк AGREE: машинообучение для точной поддержки ответов и предоставления точных цитат

 Google AI Introduce AGREE: A Machine Learning Framework that Enables LLMs to Self-Ground the Claims in their Responses and to Provide Precise Citations

“`html

Решение AGREE: машинное обучение для улучшения точности больших языковых моделей

Сохранение точности больших языковых моделей (LLM), таких как GPT, критически важно, особенно в случаях, требующих фактической точности, таких как новостная журналистика или создание учебного контента. Однако LLM подвержены генерации правдоподобной, но недостоверной информации, известной как “галлюцинации”, особенно при открытых запросах, требующих широких знаний о мире.

Проблема и существующие подходы

Существующие подходы к предотвращению галлюцинаций в LLM включают пост-фактум цитирование и основанное на запросах укоренение. Однако эти методы имеют свои ограничения в точности и эффективности в реальных сценариях.

Решение AGREE

AGREE представляет собой обучающий фреймворк, позволяющий LLM самостоятельно укоренять свои ответы и предоставлять точные цитаты. AGREE использует итеративную стратегию вывода во время тестирования, позволяющую LLM активно искать дополнительную информацию на основе самостоятельно сгенерированных цитат, что помогает им улучшать свои ответы снова и снова.

Результаты и преимущества

Эксперименты показали, что AGREE превосходит другие методы, достигая улучшения качества укоренения более чем на 30%. AGREE также демонстрирует свою эффективность с данными вне области, что подтверждает его устойчивость к различным типам вопросов.

Заключение

AGREE успешно решает проблему галлюцинаций в LLM, улучшая их достоверность, особенно в областях, требующих высокой фактической точности. Комбинация обучения и тестирования делает AGREE более эффективным, чем текущие подходы, и пригодным для широкого спектра наборов данных.

Подробнее о исследовании и блоге.

“`

“`html

Применение искусственного интеллекта в вашем бизнесе

Если вы хотите, чтобы ваша компания оставалась в числе лидеров с помощью искусственного интеллекта (ИИ), обратитесь к нам.

Анализ и внедрение ИИ

Проанализируйте, как ИИ может изменить вашу работу и определите, где можно применить автоматизацию. Определите ключевые показатели эффективности (KPI), которые вы хотите улучшить с помощью ИИ.

Подбор решения и внедрение

Подберите подходящее решение из множества вариантов ИИ и внедряйте его постепенно, начиная с малого проекта и анализируя результаты.

Получение советов и использование AI Sales Bot

Если вам нужны советы по внедрению ИИ, пишите нам на Telegram. Попробуйте AI Sales Bot, который помогает в продажах, отвечая на вопросы клиентов и генерируя контент.

Узнайте больше о решениях от AI Lab на itinai.ru.

“`

Полезные ссылки: